Terobosan revolusioner dalam dunia medis telah terjadi! Peneliti MIT berhasil menggunakan kecerdasan buatan generatif untuk mendesain senyawa antibiotik baru yang mampu membunuh bakteri super kebal obat. Penemuan ini berpotensi menyelamatkan jutaan nyawa yang terancam infeksi bakteri resistan setiap tahunnya.

Dengan bantuan algoritma AI generatif, tim peneliti berhasil menciptakan dan menguji lebih dari 36 juta senyawa potensial untuk menemukan kandidat antibiotik dengan struktur yang sama sekali berbeda dari antibiotik yang sudah ada. Senyawa-senyawa unggulan ini bekerja dengan mekanisme baru yang mengganggu membran sel bakteri.

Penemuan ini membuka jalan baru dalam perang melawan resistensi antibiotik yang selama ini menjadi ancaman global dengan menyebabkan hampir 5 juta kematian setiap tahun di seluruh dunia.

AI Generatif: Penjelajah Baru Dunia Obat-obatan

Kecerdasan buatan telah membuka pintu kemungkinan yang selama ini tertutup dalam dunia farmasi. Tim peneliti dari MIT menggunakan pendekatan inovatif dengan memanfaatkan kemampuan AI generatif untuk mendesain molekul yang belum pernah ada sebelumnya. Berbeda dengan metode konvensional yang hanya menyaring perpustakaan senyawa yang sudah ada, pendekatan ini memungkinkan eksplorasi ruang kimia yang jauh lebih luas.

James Collins, Profesor Teknik Medis dan Sains di Institut Teknik Medis dan Sains MIT, menjelaskan, "Proyek ini membuka kemungkinan baru untuk pengembangan antibiotik. Pekerjaan kami menunjukkan kekuatan AI dari sudut pandang desain obat, dan memungkinkan kita memanfaatkan ruang kimia yang jauh lebih besar yang sebelumnya tidak dapat diakses."

Dalam 45 tahun terakhir, hanya beberapa lusin antibiotik baru yang disetujui oleh FDA, dan sebagian besar hanya merupakan varian dari antibiotik yang sudah ada. Sementara itu, resistensi bakteri terhadap obat-obatan ini terus meningkat, menciptakan krisis kesehatan global yang mendesak.

Untuk mengatasi masalah ini, Collins dan rekan-rekannya di Proyek Antibiotik-AI MIT telah memanfaatkan kekuatan AI untuk menyaring perpustakaan senyawa kimia yang ada. Kerja ini telah menghasilkan beberapa kandidat obat yang menjanjikan, termasuk halicin dan abaucin.

Namun kali ini, para peneliti melangkah lebih jauh dengan menciptakan molekul yang sama sekali baru. "Kami ingin menghindari apa pun yang terlihat seperti antibiotik yang sudah ada, untuk mengatasi krisis resistensi antimikroba dengan cara yang benar-benar berbeda. Dengan menjelajahi area ruang kimia yang belum dieksplorasi, tujuan kami adalah menemukan mekanisme kerja baru," jelas Aarti Krishnan, salah satu penulis utama penelitian ini.

Dua Strategi Cerdas untuk Menemukan Antibiotik Baru

Tim peneliti menggunakan dua pendekatan berbeda dalam pencarian mereka. Pertama, mereka mengarahkan algoritma AI generatif untuk mendesain molekul berdasarkan fragmen kimia spesifik yang menunjukkan aktivitas antimikroba. Kedua, mereka membiarkan algoritma secara bebas menghasilkan molekul tanpa batasan fragmen tertentu.

Untuk pendekatan berbasis fragmen, peneliti fokus pada bakteri Gram-negatif Neisseria gonorrhoeae yang menyebabkan penyakit gonore. Mereka mulai dengan mengumpulkan perpustakaan sekitar 45 juta fragmen kimia yang diketahui, terdiri dari semua kombinasi yang mungkin dari 11 atom karbon, nitrogen, oksigen, fluorin, klorin, dan sulfur, bersama dengan fragmen dari ruang REadily AccessibLe (REAL) Enamine.

Setelah melalui beberapa tahap penyaringan komputasi dan eksperimen, peneliti mengidentifikasi fragmen yang mereka sebut F1 yang menunjukkan aktivitas menjanjikan melawan N. gonorrhoeae. Mereka menggunakan fragmen ini sebagai dasar untuk menghasilkan senyawa tambahan menggunakan dua algoritma AI generatif berbeda: chemically reasonable mutations (CReM) dan F-VAE (fragment-based variational autoencoder).

Kedua algoritma tersebut menghasilkan sekitar 7 juta kandidat yang mengandung F1, yang kemudian disaring secara komputasi. Hasilnya adalah satu senyawa unggul bernama NG1 yang sangat efektif membunuh N. gonorrhoeae dalam cawan petri dan dalam model infeksi gonore resisten obat pada tikus. NG1 bekerja dengan mengganggu protein LptA, target obat baru yang terlibat dalam sintesis membran bakteri luar.

Untuk pendekatan kedua yang lebih bebas, peneliti menargetkan bakteri Gram-positif Staphylococcus aureus. Algoritma AI menghasilkan lebih dari 29 juta senyawa tanpa batasan selain aturan umum kimia. Setelah penyaringan, enam senyawa menunjukkan aktivitas antibakteri yang kuat melawan S. aureus multi-resisten obat. Kandidat teratas, DN1, berhasil membersihkan infeksi kulit MRSA (methicillin-resistant S. aureus) pada model tikus.

Masa Depan Cerah Antibiotik Berbasis AI

Phare Bio, organisasi nirlaba yang juga merupakan bagian dari Proyek Antibiotik-AI, kini sedang bekerja untuk memodifikasi lebih lanjut NG1 dan DN1 agar sesuai untuk pengujian tambahan. Collins dan timnya juga berencana untuk menerapkan platform yang telah mereka kembangkan terhadap patogen bakteri lain yang menjadi perhatian, terutama Mycobacterium tuberculosis dan Pseudomonas aeruginosa.

Penemuan ini menandai era baru dalam pengembangan antibiotik yang dipicu oleh teknologi AI. Dalam era di mana resistensi antibiotik menjadi ancaman global yang semakin besar, kemampuan untuk mendesain obat yang benar-benar baru dengan mekanisme kerja yang unik menjadi semakin penting. AI telah membuktikan kemampuannya untuk mempercepat proses penemuan obat dan memperluas cakrawala kemungkinan dalam dunia farmasi.

Penelitian ini menunjukkan bahwa sinergi antara kecerdasan buatan dan ilmu kedokteran dapat memberikan solusi inovatif untuk tantangan kesehatan global yang paling mendesak, memberikan harapan baru dalam pertempuran melawan infeksi yang mengancam jiwa.

(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)

Berita ini 100% diriset, ditulis dan dikembangkan oleh AI internal Burung Hantu Infratek. Bisa jadi terdapat kesalahan pada data aktual.